智慧教育是指依托计算机和教育网，全面深入地利用以物联网、云计算等为代表的新兴信息技术，重点建设教育信息化基础设施，开发和利用教育资源，促进技术创新、知识创新，实现创新成果的共享，提高教育教学质量和效益，全面构建网络化、数字化、个性化、智能化、国际化的现代教育体系，推动教育改革与发展的历史进程。
一、加强师生信息素养建设，以应对教育科技“零点革命”
信息技术可以称为工业革命的巅峰，人工智能可以超越这一巅峰，成为一场新革命的起点，这场革命可以称为“零点革命”。人工智能将极大地改变人们的思维方式，影响人们的智力，同时也将拓展人们的思维。在2017年颁布的《高中信息技术课程标准》中，信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等被列为该学科的核心素质，也可供其他学科参考。
首先，教育部会同中国国家自然科学基金委员会加强对信息素养的研究，为数字化公民的培养提供战略支持。
二是加强“国培计划”中教师信息素养的培养，提高普通教师信息技术支持的教学能力。
三是与中国计算机学会、人工智能学会共同培养1万名中学信息技术教师，切实提高信息技术教师的专业素质。
四是广泛开展信息技术综合实践课程，统筹规划机器人竞赛、多媒体竞赛、程序设计竞赛等信息技术竞赛，消除了一些竞赛中存在的“混沌”现象，提高了学生学习和运用信息技术的主动性和自觉性。
二、推广信息化教学方法，促进“课堂革命”的有效有序发生
课堂是教育改革的主战场。只有构建一种符合“数字土著”认知特点的新型教学模式，才能促进学习者主动学习，释放潜能，全面发展。
一是深化信息技术与课堂教学的创新融合，倡导教师创新应用信息技术改进教学方法，加强以学生为本的教学实践，促进课堂教学改革的实现。
二是鼓励应用协同建构式学习、能力本位学习、引导式学习、基于设计的学习等新型教学方式，促进学生合作能力、实践能力和创新能力等综合能力的全面提高。
三是探索应用信息技术解决教学“痛点”的典型案例，充分发挥优秀教师的引领和示范作用，进一步提高教师的信息化教学质量和创新能力。
三、加强数据互联融通，构建个性化支持服务的教学环境
研究表明，学习环境可以塑造师生的行为习惯。构建以数据智能为驱动，提供个性化支持和适应性服务的教学环境，有利于新的教学模式的发展。
一是将“智慧教育”融入智慧城市、智慧乡村、智慧社会建设，打破学校、家庭、社会之间的数据和信息壁垒，促进教育数据的综合挖掘和整合。
二是要制定教育大数据确权、公开、对接和保护规章制度，促进各级教育公共服务平台与资源平台的数据整合。
第三，通过学习分析和教育数据挖掘等手段，提高教学服务供给与学习需求的匹配度，实现准确推送，优化教学服务质量和效率。
四、利用人工智能和大数据提高现代教育治理的有效性
一是建立健全大数据辅助的科学决策和教育治理机制，合理利用国家基础教育数据库和城市发展数据，有效支持教育决策，提高教育治理水平和服务能力。
其次，鼓励开展教育动态模拟研究，运用机器学习、模糊数学等方法建立模型，动态模拟教育决策的实施效果，为教育决策提供科学依据。
第三，充分利用智能技术感知、预测和预警校园基础设施和安全运行，及时掌握师生认知和身心变化，做出积极、及时、准确的决策，形成现代教育治理新战略，不断提高决策的有效性。
虽然我们的大脑结构都是相同的，但每个人的思维方式却截然不同。比如说，一些人喜欢用逻辑思考和分析问题，另一些人则更习惯用感知来了解事物。很多科学研究发现，学生如果用自己天性喜欢的方式学习，则学得更快，知识在大脑里留下的印象也更深刻。此外，学生只有在认为所学的知识或技能对自己很重要的时候，才会将学到的东西存进大脑的长期记忆中。所以，学习自己感兴趣的东西，效果要比不感兴趣的好得多。
所以，教育研究界有一个共识，就是老师在教孩子知识之前，首先要激发学生的灵感和兴趣，英文是“Inspire”。最高境界的教育，不是把知识或者技能灌输给学生，而是发掘学生自身的兴趣，让学生主动学习，主动思考，并在此基础上创新。这就意味着，每个学生所学的科目和主题是完全个性化的，是学生自己主动选择的。
但是要做到教学科目和方法的完全个性化，在传统的学校课堂里是不可能的。一个班四五十名学生，怎么可能照顾到每个人的兴趣和偏好呢？如果这个任务完全交给老师来做，那一个老师肯定没法照顾到几十上百个学生，这就意味着，老师和学生的比例需要大幅提高，而这样做的人力成本就太高了，也许只有一些收取天价学费的贵族学校才有可能做到。
可不可以让机器来分担这个工作呢？答案是肯定的。人工智能的飞速发展已经让所谓的“自适应学习”成为可能。首先，电脑通过收集学生的学习行为数据，产生关于学生学习习惯和偏好的大量数据，然后，算法通过对数据进行系统地分析，自动调整学生下一步学习的内容，推荐适合学生的习题，甚至改变教授知识的方法。这个过程不断地进行，数据越多，机器对学生的习惯和偏好掌握得越透彻，推荐的内容和方法也就越精确地匹配学生，学习效率自然不断提高。
二、精细化学习很多人上学的时候都有这种经历：一开始学得很轻松，但随着年级的升高，一些科目学得越来越糊涂，后来只能靠死记硬背和大量习题应付考试，考完之后立马还给老师，最后似乎什么也没学到。
为什么会这样呢？原因是我们学习的过程太粗糙，一个概念还没有理解透彻，就匆忙开始学下一个。很多知识，尤其是理科知识都是互相关联的，前一个概念没有完全理解，下一个就会有些糊涂，再下一个就完全摸不着头脑了。这时候很多人可能会觉得自己“不是学这个的料”，开始厌恶这个学科，甚至对自己失去信心。其实大多数时候，这种情况和个人本身的智力和能力没有太大关系，只是因为知识链条中的一个环节没有掌握好，于是整个链条就断了。
真正有效的学习应该是精细化的，就像几百年前欧洲手工匠人的学徒制：一门手艺的每一个步骤都要练习到炉火纯青，才能开始下一步。一个学徒，没有十年以上的修炼，做出的东西是不可能像师傅做的一样卖个好价钱。如今这个时代，已经很难找到这样精细的学习了。知识爆炸、信息充斥，我们的时间也都“碎片化”了，每个人都没有耐心进行深耕式的学习，很多东西仅仅学到一点皮毛就匆忙进入了下一步。
虽然并不是所有的知识和技能都需要精细学习，但是，在培养孩子学习方法和习惯的K12教育中，精细化学习是绝对不可忽略的。我们要培养学生严密的思维习惯和缜密的逻辑，就需要他们至少对一门学科能够有全面深刻的理解。这对教学的要求无疑非常高。在一个四五十人的班级里，老师只能按照大家的平均进度教课，但班里面可能没有一个人的学习进度是和老师的教学进度完全吻合，这样的教学肯定无法使学生达到精细化学习。
人工智能则可以改变这个现状。学生的学习进度不是由老师来决定，而是由无时无刻不在观察学生学习的机器来进行实时调试。人工智能算法根据学生练习的表现推测学生哪些知识点没有掌握，然后用加强练习、复习概念、举更多例子等方法来弥补学习中的缺陷，直到整个知识体系链条掌握完整为止。这种方式的好处在于，一方面防止学生在掌握必要知识之前就跳到下一步，另一方面也节省了做无用练习的时间，使学习效率大幅度提高。
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